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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國電信股份有限公司申請(qǐng)的專利案件檢索推送方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115687766B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211358807.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)案件檢索推送方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備是由高芷喬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-01向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本案件檢索推送方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本公開提供了一種案件檢索推送方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括：獲取待檢索案件的待檢索文本數(shù)據(jù)；通過案件要素識(shí)別模型處理待檢索文本數(shù)據(jù)，得到待檢索案件的各要素的目標(biāo)要素特征；獲取多個(gè)歷史案件的各要素的歷史要素特征，并獲取當(dāng)前的已推送次數(shù)；基于已推送次數(shù)更新檢索模型，通過更新后的檢索模型對(duì)待檢索案件的目標(biāo)要素特征和各個(gè)歷史案件的歷史要素特征進(jìn)行比對(duì)處理，以從多個(gè)歷史案件中確定出初始推送案件序列；根據(jù)初始推送案件序列確定待檢索案件的目標(biāo)推送案件序列，以將目標(biāo)推送案件序列中的歷史案件進(jìn)行推送展示。該方法可以可以實(shí)現(xiàn)對(duì)檢索模型生成結(jié)果的隱式反饋，使得案件檢索推送的結(jié)果更加精準(zhǔn)，更能滿足用戶的個(gè)性化檢索需求。

本發(fā)明授權(quán)案件檢索推送方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種案件檢索推送方法，其特征在于，包括：獲取待檢索案件的待檢索文本數(shù)據(jù)；通過案件要素識(shí)別模型處理所述待檢索文本數(shù)據(jù)，得到所述待檢索案件的各要素的目標(biāo)要素特征；獲取多個(gè)歷史案件的各要素的歷史要素特征，并獲取當(dāng)前的已推送次數(shù)；其中，所述已推送次數(shù)是已展示給用戶進(jìn)行查看的次數(shù)；基于所述已推送次數(shù)更新檢索模型，通過更新后的檢索模型對(duì)所述待檢索案件的目標(biāo)要素特征和各個(gè)歷史案件的歷史要素特征進(jìn)行比對(duì)處理，以從所述多個(gè)歷史案件中確定出初始推送案件序列；根據(jù)所述初始推送案件序列確定所述待檢索案件的目標(biāo)推送案件序列，以將所述目標(biāo)推送案件序列中的歷史案件進(jìn)行推送展示；其中，基于所述已推送次數(shù)更新檢索模型，通過更新后的檢索模型對(duì)所述待檢索案件的目標(biāo)要素特征和各個(gè)歷史案件的歷史要素特征進(jìn)行比對(duì)處理，以從所述多個(gè)歷史案件中確定出初始推送案件序列，包括：基于所述已推送次數(shù)更新所述檢索模型中各要素的當(dāng)前權(quán)重值；根據(jù)所述當(dāng)前權(quán)重值對(duì)所述目標(biāo)要素特征和各個(gè)所述歷史要素特征進(jìn)行相似度計(jì)算，得到所述待檢索案件與各個(gè)歷史案件之間的相似度；根據(jù)所述相似度對(duì)所述多個(gè)歷史案件進(jìn)行排序，得到所述多個(gè)歷史案件的排序結(jié)果；將所述排序結(jié)果中前預(yù)設(shè)數(shù)量的歷史案件確定為所述初始推送案件序列；其中，基于所述已推送次數(shù)更新所述檢索模型中各要素的當(dāng)前權(quán)重值，包括：若所述已推送次數(shù)等于0，則將各要素對(duì)應(yīng)的當(dāng)前權(quán)重值均確定為預(yù)設(shè)權(quán)重值；若所述已推送次數(shù)大于0，則獲取最近一次推送中的用戶行為反饋數(shù)據(jù)，以及獲取最近一次推送中所述檢索模型中使用的各要素的歷史權(quán)重值；根據(jù)所述用戶行為反饋數(shù)據(jù)對(duì)所述歷史權(quán)重值進(jìn)行更新，以得到所述各要素的當(dāng)前權(quán)重值；其中，根據(jù)所述用戶行為反饋數(shù)據(jù)對(duì)所述歷史權(quán)重值進(jìn)行更新，以得到所述各要素的當(dāng)前權(quán)重值，包括：獲取最近一次推送的目標(biāo)推送案件序列中各目標(biāo)歷史案件與所述待檢索案件之間的相似度，以組成環(huán)境數(shù)據(jù)，并以所述歷史權(quán)重作為動(dòng)作數(shù)據(jù)；對(duì)所述環(huán)境數(shù)據(jù)、所述動(dòng)作數(shù)據(jù)以及所述用戶行為反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，得到輸入數(shù)據(jù)；將所述輸入數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練好的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型中，輸出得到所述各要素的當(dāng)前權(quán)重值。

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